Hầu hết ngành công nghiệp AI đang đặt cược rằng các mô hình lớn hơn có nghĩa là máy móc thông minh hơn. Một công ty khởi nghiệp mới đang đặt cược điều ngược lại.
Aether AI, có trụ sở tại San Diego, đã huy động được vòng hạt giống trị giá 20 triệu đô la để theo đuổi một ý tưởng hoàn toàn khác. Người sáng lập của nó cho rằng bước nhảy vọt tiếp theo sẽ không đến từ quy mô. Nó sẽ đến từ máy dạy nhân quả.
Mối tương quan và quan hệ nhân quả
Các mô hình lớn ngày nay học bằng cách phát hiện các mẫu trong đống dữ liệu khổng lồ. Điều đó hoạt động tốt trong phòng thí nghiệm. Nhưng nó có thể chao đảo trong thế giới thực lộn xộn, nơi mà lối tắt thống kê lặng lẽ thất bại.
Thay vào đó, Aether muốn máy móc nắm bắt được cơ chế đằng sau các sự kiện. “Các mô hình thế giới nhân quả” của nó có nghĩa là để cho một hệ thống suy luận về điều gì sẽ xảy ra nếu nó hành động, trước khi nó hành động. Công ty cho biết điều này làm cho AI trở nên đáng tin cậy hơn và ít ngốn dữ liệu hơn. Luận điểm này nằm ngay trong cuộc tranh luận rộng rãi hơn về việc liệu tiến bộ của AI có bắt đầu bị đình trệ hay không.
Tại sao robot đầu tiên
TNW City Coworking Space – Nơi công việc tốt nhất của bạn diễn ra
Một không gian làm việc được thiết kế để phát triển, hợp tác và có cơ hội kết nối vô tận ở trung tâm công nghệ.
Mục tiêu đầu tiên là AI vật lý và robot. Logic là gọn gàng. Mỗi chuyển động mà robot thực hiện đều là một sự can thiệp vào thế giới, do đó, lỗi sẽ xuất hiện ngay lập tức khi đồ vật bị rơi hoặc nhiệm vụ không thành công.
Điều đó khiến robot trở thành một bài kiểm tra tàn bạo về lý luận nhân quả. Mục tiêu dài hạn của Aether là một “bộ não nhân quả” duy nhất có thể điều khiển nhiều loại robot. Đó là một tham vọng lớn lao, với tất cả mọi người từ các mô hình thế giới của Google DeepMind đến phòng thí nghiệm AI vật lý trị giá 10 tỷ USD của Jeff Bezos đều theo đuổi cùng một giải thưởng.
Một phả hệ nghiêm túc
Người sáng lập đưa ra sự tin cậy cho việc đặt cược. Biwei Huang là trợ lý giáo sư tại UC San Diego và là người nổi tiếng trong lĩnh vực khám phá nhân quả. Cô đã tạo ra các công cụ nguồn mở Causal-Learn và Causal-Copilot, đồng thời đã xuất bản rộng rãi tại các địa điểm hàng đầu trong lĩnh vực này.
Aether cũng kêu gọi những người sáng lập ra quan hệ nhân quả hiện đại, đặt tên Judea Pearl, Bernhard Schölkopf và những người khác là những người ủng hộ công việc của mình. Vòng này được dẫn dắt bởi MPCi, với sự tham gia của Inno Angel Fund, SWC Global và Unity Ventures.
Tại sao nó quan trọng
Nhân quả là một trong những vấn đề lâu đời nhất chưa được giải quyết của AI và việc biến nó thành một sản phẩm là điều khó khăn. Vì vậy, hãy cẩn thận. Kết quả ban đầu của Aether là kết quả của chính nó, không được bình duyệt và 20 triệu USD là rất nhỏ so với hàng tỷ USD đổ vào các phòng thí nghiệm đối thủ. Những người ủng hộ nó chủ yếu là các quỹ có trụ sở tại châu Á, không phải những cái tên thông thường ở Thung lũng Silicon.
Tuy nhiên, ý tưởng này đến vào một thời điểm hữu ích. Những nghi ngờ về khả năng mở rộng quy mô thuần túy ngày càng gia tăng và robot tiếp tục vấp phải những nhiệm vụ có vẻ đơn giản đối với con người. Nếu các mô hình nhân quả thực sự cắt giảm được lượng dữ liệu cần thiết và cải thiện độ tin cậy, thì chúng sẽ còn quan trọng hơn cả lĩnh vực robot. Đó là một chữ “nếu” lớn. Nhưng đó là loại cá cược đáng xem.
Nguồn The Next Web